Pytorch中Swin-Transformer目标检测：训练个人数据集的简明指南

引言

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。Swin-Transformer作为一种基于Transformer的层次化模型，在目标检测任务中展现了卓越的性能。本文将指导读者如何在Pytorch框架下，利用Swin-Transformer模型训练自己的数据集。

一、环境搭建

1.1 系统与软件要求

• 操作系统：推荐Linux系统，如Ubuntu 18.04或更高版本。
• Python版本：Python 3.7及以上。
• PyTorch：确保安装的PyTorch版本与CUDA和cuDNN兼容。例如，可以使用PyTorch 1.11.0+。
• MMDetection：安装MMDetection库，它是基于PyTorch的开源目标检测框架。
• mmcv-full：安装与MMDetection兼容的mmcv-full版本。

1.2 安装步骤

1. 安装PyTorch和Torchvision：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

   注意：根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。

2. 安装MMDetection：

   pip install openmim
   mim install mmdet

3. 安装mmcv-full：
   根据PyTorch和CUDA版本选择合适的mmcv-full版本。例如：

   pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.11.0/index.html

4. 克隆Swin-Transformer目标检测仓库：

   git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git

二、数据准备

2.1 数据集格式

Swin-Transformer目标检测通常支持COCO和VOC格式的数据集。你需要确保你的数据集符合其中一种格式。

• COCO格式：包含images、annotations和categories字段的JSON文件。
• VOC格式：包含Annotations、ImageSets、JPEGImages等文件夹。

2.2 数据集预处理

• 将数据集转换为COCO或VOC格式。
• 修改数据集的类别数和类别名，确保与配置文件中的设置相匹配。

三、模型配置

3.1 修改配置文件

在MMDetection中，你需要修改配置文件以适配你的数据集和训练需求。

• 修改num_classes为你的数据集类别数。
• 如果你的数据集不包含mask信息，需要修改配置文件以禁用mask相关的操作。

例如，在configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py中，你可以做如下修改：

# 禁用mask相关配置
# 删除或注释掉与mask相关的行
# dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, with_mask=True),
# dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
# dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks']),
# dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),

3.2 设置预训练模型

确保你有适合Swin-Transformer的预训练模型。如果没有，你可以从MMDetection的模型库中下载或使用官方提供的预训练权重。

四、训练模型

4.1 训练命令

使用以下命令开始训练你的模型：

python tools/train.py configs/swin/your_config_file.py --gpu-ids 0 --cfg-options model.pretrained=your_pretrained_model.pth

确保将`your